Column

Médio mês de ativos detectados

9292

Maior foco registrado no mês

73141

Menor foco registrado no mês

70

Média de focos por mês

Column

Total de queimadas registradas por ano de jan a ago

Total de queimadas registradas nos últimos 3 anos

Column

Concentração de queimadas por períodos

Distribuição da frequência por trimestre

---
title: "Monitoramento dos Focos Ativos por Bioma - Amazônia (inpe)"
author: "Stefani Rmalho"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
    source_code: embed
    social: menu
---

```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(readr)
library(lubridate)
library(dplyr)

# lendo os dados
df <- read_delim("dados//inpe_am_bioma.csv", 
                 delim = ";",
                 col_types = list(col_date(format = "%d/%m/%Y"), col_number()))

# Criando o atributo trimestre, mes e ano
df <- df %>%
  mutate("Trimestre" = quarter(Data),
         "Mes" = month(Data, label = TRUE),
         "Ano" = year(Data))
```

Column {data-width=250}
-----------------------------------------------------------------------


### Médio mês de ativos detectados

```{r}
media = mean(df$Valor)

valueBox(format(media, digits=0),
         icon = "fa-fire")
```

### Maior foco registrado no mês


```{r}
maior = max(df$Valor)
valueBox(maior, icon = "fas fa-burn")
```

### Menor foco registrado no mês

```{r}
menor = min(df$Valor)
valueBox(menor, icon = "fas fa-burn")
```

### Média de focos por mês

```{r}
p1 <- df %>% group_by(Mes) %>%
       summarise("Media" = mean(Valor)) %>%
       ggplot(aes(x = Mes, y = Media)) +
       geom_bar(stat = "identity", fill = "sky blue") +
       coord_flip() +
       theme_classic()

ggplotly(p1)
```



Column {data-height=300}
-----------------------------------------------------------------------


### Total de queimadas registradas por ano de jan a ago

```{r}
p2 <- df %>% filter(month(Data) <= 8) %>%
    group_by(Ano) %>%
    summarise("Valor" = sum(Valor)) %>%
    mutate("Acima" = ifelse(Valor >= mean(Valor), Valor, NA)) %>%
    ggplot(aes(x = Ano, y = Valor)) +
    geom_bar(stat = "identity", fill = "orange") +
    geom_bar(aes(y = Acima), stat = "identity", fill = "orange3") +
    theme_classic() +
    xlab("Ano")

ggplotly(p2)
```


### Total de queimadas registradas nos últimos 3 anos

```{r}
p3 <-  df %>% filter(Ano >= 2017) %>%
         ggplot(aes(x = Data, y = Valor)) +
         geom_area(fill = "sky blue") +
         theme_classic()

ggplotly(p3)
```

Column {data-width=500}
-----------------------------------------------------------------------

### Concentração de queimadas por períodos

```{r}
p2 <- df %>% group_by(Ano, Trimestre) %>%
    summarise("Valor" = sum(Valor)) %>%
  ggplot(aes(x = Ano, y = Valor)) +
  geom_point(color = "red", size = 4) +
  geom_point(color = "orange", size = 2) +
  theme_classic()

ggplotly(p2)
```

### Distribuição da frequência por trimestre

```{r}
p2 <- ggplot(df, aes(x = Valor)) +
        geom_histogram(bins = 50, fill = "orange") +
        theme_get() +
        facet_wrap(~ Trimestre, scales = "free")

ggplotly(p2)
```